Stephen Catanzano

3 days ago | techtarget.com | Stephen Catanzano

Organizations adopt Apache Iceberg to build open data lakehouses that support high-performance analytics, multi-cloud strategies and warehouse-grade reliability.

3 weeks ago | techtarget.com | Stephen Catanzano

AI agents and Model Context Protocol systems depend on fast, scalable access to diverse data. Modern data platforms deliver that access across fragmented enterprise environments.

1 month ago | techtarget.itmedia.co.jp | Stephen Catanzano

米Informa TechTargetの調査部門Enterprise Strategy Group（ESG）によると、AIシステムで分析するデータを「信頼している」組織は限られている。データを信頼できない理由として、データの断片化やサイロ化（連携せずに孤立した状態になること）が生じていること、データに関する適切なガバナンスが確立されていないことが挙げられた。AIシステムのインフラ構築が十分に整っていない組織もあるとESGは説明する。 大半の組織は、分析対象となるデータを、オンプレミスシステムやクラウドサービスなどの複数のシステムにまたがって保存しており、一元的な管理が困難な状態だ。一部のデータのみを分析対象にすると、AIモデルが不正確な回答を生成する恐れがあり、ビジネスに悪影響を与えかねない。組織が保有する全てのデータをシームレスに組み合わせて分析できるようにするためには、ハイブリッドなデータ戦略が成功の鍵を握る。...

1 month ago | techtarget.com | Stephen Catanzano

Hybrid data management gives organizations the access, control and agility needed to support reliable and scalable enterprise AI across various environments.

2 months ago | techtarget.itmedia.co.jp | Stephen Catanzano

RAGは主に以下のような用途での活用が期待されている。 企業向けAIアシスタント RAGを活用することで、AI搭載のチャットbotや仮想アシスタントが、従業員や顧客にリアルタイムかつ正確なサポートを提供できる。FAQや社内ポータルに代わるインターフェースとしても有効だ。 調査や分析業務の自動化 RAGを組み込んだAIシステムは、法務、医療、金融などの専門分野におけるトレンド分析や規制の調査を自動で実施できる。企業のポリシー評価やコンプライアンスチェックの効率化にも有効だ。 カスタマーサポートの高度化 RAGを活用することで、ナレッジベースや対話履歴、製品ドキュメントを参照しながら、顧客に対してコンテキストに即した回答を提供するAIシステムを構築できる。カスタマーサポートの一貫性や品質向上に貢献する。 特に注目すべきは、AIエージェントの構築におけるRAGの重要性だ。単なる応答生成にとどまらず、自律的に推論、意思決定、行動までをカバーするAIエージェントにとって、正確で最新の知識にアクセスできる環境は欠かせない。 データ戦略とナレッジマネジメント（知識の構造化と共有）...